Pourquoi c'est important en entreprise
Une même plateforme sert la business intelligence et l'IA, à partir de données propres, documentées et gouvernées. C'est une fondation : sans données fiables et accessibles, les projets d'IA les plus ambitieux bloquent dès le prototype.
Exemple concret
Une ETI industrielle centralise ses données ERP, CRM et capteurs dans un lakehouse. Les mêmes tables alimentent les tableaux de bord de la direction et l'entraînement d'un modèle de maintenance prédictive.
À ne pas confondre avec
- Data lake
- Un data lake stocke des fichiers bruts sans garanties transactionnelles ni gouvernance fine ; le lakehouse ajoute ces couches.
- Data warehouse
- Un entrepôt de données classique est optimisé pour le SQL et la BI, avec un stockage souvent propriétaire et moins adapté aux données non structurées.
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